政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

熊 凱 軍

(海南大學 國際商學院, 海南 ?？?570228)

一、 問題的提出

學術(shù)界對政府補貼是否顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新行為,依然存在較大爭議,研究結(jié)論主要包括促進論[1-2]、抑制論[3-4]、非確定性效應(yīng)[5-6]。不過,企業(yè)獲得不同類別的補貼均會計入當年企業(yè)利潤,所增加的收入也會直接或間接影響企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略決策。此外,考慮到政府對企業(yè)的補貼類型繁多,且在企業(yè)的投入、生產(chǎn)、銷售等多個過程中實施,補貼形式也涵蓋現(xiàn)金、信貸、稅收和政府采購等多種形式[7]。一方面,企業(yè)在開展創(chuàng)新相關(guān)活動時,能夠獲得政府研發(fā)補貼;另一方面,企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中也會獲得其他政策性補貼、進出口補貼和財政貼息等。不可忽視的是,政府向企業(yè)發(fā)放的各類補貼(如研發(fā)補貼與非研發(fā)補貼)的政策目標是不同的[8]。而現(xiàn)有的研究多將政府補貼作為整體[6-7],或僅研究政府研發(fā)補貼[9-10],鮮有從研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼視角,探討政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。

從理論上看,假設(shè)市場企業(yè)進行古諾競爭,那企業(yè)間是策略替代關(guān)系,一家公司提升產(chǎn)量,另一家公司則會降低產(chǎn)量。如果市場企業(yè)進行伯川德競爭,則企業(yè)間的策略是互補關(guān)系,一家提升產(chǎn)量,另一家也會提升產(chǎn)量。Lee[11]認為政府研發(fā)支持,對企業(yè)研發(fā)投資有技術(shù)能力增強效應(yīng)、R&D成本降低效應(yīng)、需求創(chuàng)造效應(yīng)以及重疊效應(yīng)。就政府研發(fā)支持與企業(yè)研發(fā)支出之間的互補性或可替代性而言,結(jié)果是多種多樣[12],在企業(yè)技術(shù)領(lǐng)域和產(chǎn)品市場領(lǐng)域產(chǎn)生外溢效應(yīng)或抑制效應(yīng)。原因在于,一方面,政府給予企業(yè)補貼,能夠降低企業(yè)研發(fā)成本,加劇同行業(yè)企業(yè)間競爭程度,提高行業(yè)整體的研發(fā)投入水平,并擴散到其他行業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)新集聚效應(yīng),進而提升市場整體的創(chuàng)新產(chǎn)出。另一方面,政府補貼也可能替代已有的企業(yè)創(chuàng)新投入,造成企業(yè)將政府的研發(fā)補貼運用到其他非研發(fā)活動,進而抑制企業(yè)的創(chuàng)新行為?？v觀現(xiàn)有文獻,政府為了刺激企業(yè)開展創(chuàng)新活動,對企業(yè)實施各類補貼,包括研發(fā)補貼與其他政策性非研發(fā)補貼,而政府不同類型補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有互補性或者可替代性,說明兩者關(guān)系并不明晰。而且,已有多數(shù)以專利數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的方法[6,8],也存在較大缺陷,因為不同專利的市場價值存在明顯差異,有研究發(fā)現(xiàn)市場前10%的專利價值占專利總價值84%,而接下來的10%專利價值卻不到總價值的10%[13-14]。這因為,企業(yè)具有的專利類型包括發(fā)明、實用和外觀等,而發(fā)明專利最能反映出企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出真實水平,若對企業(yè)各類專利均賦予相同權(quán)重,則無法完整、有效地衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

為了更全面地反映出企業(yè)真實的創(chuàng)新產(chǎn)出水平,本文采用國泰安(CSMAR)專利被引用研究數(shù)據(jù)庫(Patent Cited Research Database),以企業(yè)每年累積的所有專利被引用次數(shù)來測度企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,進而彌補現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的研究的不足。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建基準回歸模型,進一步探究企業(yè)獲得政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。此外,考慮到不同企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大差異,故采用分位數(shù)回歸方法分析政府不同類型補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,并通過更換變量、樣本以及工具變量進行一系列穩(wěn)健性檢驗。最后,考慮到不同企業(yè)間存在地區(qū)、上市板塊差異,進一步進行異質(zhì)性分析。

本文可能邊際貢獻:①現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出研究,多以企業(yè)專利數(shù)量或者新產(chǎn)品的銷售收入來衡量企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。不過考慮到專利市場價值的差異,僅以專利數(shù)量或新產(chǎn)品的銷售收入來衡量并不全面,所以,本文采用企業(yè)的專利被引用次數(shù),可有效、全面地評估企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,分析政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。②本文在以企業(yè)專利被引用次數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標前提下,考慮到不同企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在明顯差異,通過分位數(shù)回歸以及一系列穩(wěn)健性檢驗,進一步評估不同企業(yè)獲得政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,有助于豐富當前政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的研究。

二、 文獻綜述與研究假設(shè)

對于政府補貼如何影響企業(yè)創(chuàng)新已有眾多研究文獻,但所持觀點仍存在較大分歧[1-6]。不過,政府對企業(yè)的補貼類型較多,并在企業(yè)的投入、生產(chǎn)、銷售等多個過程中實施,補貼形式包括現(xiàn)金、信貸、稅收和政府采購等[7]。而政府向企業(yè)發(fā)放研發(fā)補貼與非研發(fā)補貼具有不同目標,會導致企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生差異性影響[8]。 就政府研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響而言,如果政府對從事研發(fā)活動的企業(yè)提供補貼資金支持,分配足夠的資源幫助企業(yè)開展創(chuàng)新活動,可彌補企業(yè)研發(fā)投資與社會最優(yōu)水平的差距,并降低企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的風險與融資成本,那么就會促進企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的積極性[15]。根據(jù)信號理論,獲得研發(fā)補貼向外部投資者傳遞的信號對新創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有重要影響,因為這種政府研發(fā)補貼是企業(yè)質(zhì)量與未來需求的“信號”,體現(xiàn)了市場對企業(yè)創(chuàng)新的認同,也表現(xiàn)出一種對企業(yè)的認證效應(yīng),有利于企業(yè)從其他渠道獲得研發(fā)資金。 此外,政府研發(fā)補貼往往被計入企業(yè)收入一部分,增加企業(yè)盈利,促使其有更多資金投向研發(fā)活動, 并且加速完成已有項目,開辟新的非資助項目,增加企業(yè)自有研發(fā)支出[16]。不過,毛其淋等[6]卻認為政府研發(fā)補貼對企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新存在補貼的適度區(qū)間。 邵敏等[5]發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補貼與企業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系取決于補貼收入的多寡,當補貼金額高于某一臨界值時,政府研發(fā)補貼抑制了企業(yè)生產(chǎn)率的提高。這表明,在一定“適度區(qū)間”的政府研發(fā)補貼是有助于提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,而過高的政府研發(fā)補貼可能會抑制企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出?；诖?提出假設(shè)H1:政府研發(fā)補貼會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有倒U型影響。

此外,對于非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響研究,現(xiàn)有文獻并未得到較為明確的結(jié)論,因為非研發(fā)補貼涵蓋政府給予的稅收優(yōu)惠、人力培訓補貼和出口補貼等多種類型,對企業(yè)的最終創(chuàng)新產(chǎn)出也存在諸多不確定性。一方面,政府非研發(fā)補貼會傳遞政府對企業(yè)有能力開展非研發(fā)活動的正面信息[17]。同時,政府非研發(fā)補貼行為,也代表著企業(yè)事前技術(shù)評估和過程行為監(jiān)管雙重擔保,為企業(yè)融資行為傳遞積極信號,可在一定程度上降低創(chuàng)新活動所帶來的投資風險,并增強企業(yè)與市場投資部門參與創(chuàng)新投資的信心[18]。另一方面,有學者卻并不認同非研發(fā)補貼能夠產(chǎn)生積極信號,因為考慮到政府對企業(yè)的非研發(fā)補貼會擠壓企業(yè)自身的研發(fā)補貼投入[5-6],企業(yè)為了獲取高額度非研發(fā)性補貼,會積極地通過與當?shù)卣賳T建立尋租關(guān)系,在此過程中產(chǎn)生高昂的尋租成本或“尋補貼”投資,這部分非生產(chǎn)性支出可能對企業(yè)研發(fā)等實體投資產(chǎn)生擠出效應(yīng),進而抑制企業(yè)的創(chuàng)新活動。此外,企業(yè)獲得的非研發(fā)補貼屬性不同于研發(fā)補貼,企業(yè)更傾向于將政府非研發(fā)補貼應(yīng)用于市場價格競爭來擴大規(guī)模、知名度等,以及其他與研發(fā)無關(guān)的短、平、快項目,這種政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新活動是無益的。所以,政府的非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出可能存在抑制效應(yīng)?；诖?提出假設(shè)H2:政府非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有抑制影響。

概言之,企業(yè)獲得的政府研發(fā)補貼與政府非研發(fā)補貼,對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在較大差異,可能造成政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生非對稱性影響。原因在于,一方面,企業(yè)獲得的政府研發(fā)補貼會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在倒U型關(guān)系,即存在一個促進作用的“適度區(qū)間”,超過一定范圍的政府研發(fā)補貼會對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生抑制效應(yīng)。另一方面,企業(yè)獲得政府非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在抑制效應(yīng),企業(yè)將非研發(fā)補貼更多地用于市場價格競爭來擴大規(guī)模、知名度等,且企業(yè)為了獲取更多非研發(fā)性補貼,也會導致企業(yè)產(chǎn)生高額的尋租成本,進而對企業(yè)研發(fā)活動造成擠出效應(yīng)。這表明,企業(yè)獲得政府研發(fā)補貼與非研發(fā)補貼,對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出可能產(chǎn)生非對稱性影響。

為了驗證企業(yè)獲得政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出是否存在非對稱性影響,本文采用國泰安專利被引用研究數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),以上市企業(yè)專利被引用次數(shù)測量企業(yè)的創(chuàng)新水平[14],實證檢驗企業(yè)獲得的政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。

三、 研究設(shè)計

1. 專利市場價值差異問題

在我國創(chuàng)新發(fā)展大戰(zhàn)略背景下,政府對企業(yè)進行政策補貼,不僅需要注重專利申請數(shù)量,也應(yīng)該更多地關(guān)注申請專利的質(zhì)量,因為不同專利的市場價值存在明顯差異。已有學者通過專利類別申請人、不同技術(shù)領(lǐng)域來評估專利質(zhì)量差異。Schankerman[13]研究專利價值分布問題,就發(fā)現(xiàn)市場排名前10%的專利占所有專利總價值的84%,而接下來的10%專利僅占總市場價值的8%。因為衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的專利,會由于專利所屬行業(yè)、類型以及使用年限等因素導致不同專利的市場價值存在明顯差異,造成少部分專利貢獻了大部分的市場價值,而絕大多數(shù)專利貢獻少部分市場價值的現(xiàn)象,使得專利市場價值分布以帕累托法則(也稱80/20法則)的形式存在[14]。不過,現(xiàn)有關(guān)于測度企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的方法,多數(shù)文獻是以企業(yè)所擁有的專利數(shù)量或者新產(chǎn)品的銷售收入等來衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,未考慮到不同專利市場價值存在明顯差異,而僅以企業(yè)所擁有的專利數(shù)量或新產(chǎn)品的銷售收入并不全面。因為企業(yè)專利的申請和授予僅能在數(shù)量層面衡量創(chuàng)新產(chǎn)出,而難以反映企業(yè)專利質(zhì)量層面的差異,且重要性大、水平高以及經(jīng)濟意義強的專利,往往被引用次數(shù)也較高[19-20]。為此,本文借鑒蔡慶豐等[21]和Hirshleifer等[22]的做法,以企業(yè)每年累積的所有專利被引用次數(shù)來測度企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平,分析政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。

2. 數(shù)據(jù)來源與處理

本文的專利被引用數(shù)據(jù)來源于國泰安專利被引用研究數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)來源于1992—2018年世界知識產(chǎn)權(quán)專利庫(WIPO Pearl),具有完整性、準確性、及時性和規(guī)范性的特點。同時,采用國泰安上市企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)板塊數(shù)據(jù),涵蓋上市企業(yè)的財務(wù)指標、研發(fā)投入、政府補貼明細、上市公司基本信息板塊數(shù)據(jù)。

本文以企業(yè)專利被引用次數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,對所選用數(shù)據(jù)進行以下處理:①剔除專利被引用次數(shù)缺失的樣本;②選取上市企業(yè)本身的專利被引用次數(shù)的兩類樣本,包括發(fā)明專利和實用專利;③采用上市企業(yè)分年度專利被引用次數(shù)數(shù)據(jù)與已有的上市企業(yè)財務(wù)、研發(fā)投入、政府補貼和企業(yè)信息等數(shù)據(jù)進行匹配,以上市企業(yè)分年度專利被引用次數(shù)作為衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標,構(gòu)建不同類型政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出影響的研究樣本。對數(shù)據(jù)采取以上處理后,最終得到2007—2018年期間1 671個上市企業(yè),共6 947個非平衡面板數(shù)據(jù)樣本?？紤]到專利申請發(fā)生時間存在時滯性,故借鑒吳偉偉等[8]的做法,采用企業(yè)t+1期的專利被引用次數(shù)作為被解釋變量,其他解釋變量和控制變量選用t期構(gòu)建計量模型,進行實證檢驗分析。

3. 變量選取與描述

被解釋變量:專利引用是指一件專利被后申請專利的申請人或?qū)彶閱T所引用,表現(xiàn)出前后兩件專利之間的技術(shù)關(guān)聯(lián)性[14]。為了解決不同專利市場價值存在明顯差異,本文以上市企業(yè)分年度專利被引用次數(shù)(Cpat),衡量企業(yè)當年的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

解釋變量:政府研發(fā)補貼強度(rdy)與政府非研發(fā)補貼強度(rdn)。根據(jù)Chen等[23]和吳偉偉等[8]的研究,已有關(guān)于研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼的衡量研究,主要是依據(jù)文本分析的方法對政府補助明細進行關(guān)鍵詞檢索,并將對應(yīng)的補助金額進行匯總來反映出企業(yè)獲得研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼水平。已有關(guān)于政府補貼強度的研究中,主要采用政府補貼金額取對數(shù)[24],政府補貼金額占銷售額的比重[25]或政府補貼占營業(yè)收入的比重[26]?？紤]到企業(yè)在進行研發(fā)活動時,存在抵御不確定性能力和規(guī)模差異,故采用政府研發(fā)補貼金額、非研發(fā)補貼金額與企業(yè)總資產(chǎn)的比值來衡量政府研發(fā)補貼強度與政府非研發(fā)補貼強度。

控制變量:為排除其他因素的影響,本文還加入以下變量進行控制處理。①金融化程度(fin)。采用金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重衡量企業(yè)金融化,其中金融資產(chǎn)包括企業(yè)長期股權(quán)投資、持有至到期投資、投資性房地產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)和交易性金融資產(chǎn)。②所有權(quán)性質(zhì)(soe)。企業(yè)屬性對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在重要影響,故設(shè)定國有企業(yè)為1,非國有企業(yè)為0。③資產(chǎn)負債率(ad)。企業(yè)經(jīng)營財務(wù)狀況作為企業(yè)開展研發(fā)活動的重要影響因素,如果企業(yè)財務(wù)狀況越差和負債率越高,會對企業(yè)開展中長期投資的研發(fā)活動產(chǎn)生不利影響。④企業(yè)規(guī)模(ta)。“熊彼特假說”指出更大的企業(yè)規(guī)模會具有更高效率技術(shù)創(chuàng)新水平。規(guī)模大的企業(yè)在資金、人力資本和平臺等方面具有明顯優(yōu)勢,開展研發(fā)創(chuàng)新活動的積極性會更高[27]。⑤企業(yè)年限(ft)。企業(yè)年齡與企業(yè)的研發(fā)和運營經(jīng)驗相關(guān)[9,24],Gonzlez等[28]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)年限越長,在申請研發(fā)補貼和開展研發(fā)活動時越有經(jīng)驗,獲得補貼的概率更高。⑥企業(yè)注冊資本(ia)。企業(yè)注冊資本作為企業(yè)進行生產(chǎn)經(jīng)營的物質(zhì)基礎(chǔ),可反映出企業(yè)初始規(guī)模,影響企業(yè)的經(jīng)營行業(yè)范圍和融資渠道,也會影響到企業(yè)獲得政府補助水平和開展創(chuàng)新活動意愿。⑦股東集中度(bs)?？紤]到大股東間的股權(quán)比例會影響公司的價值和戰(zhàn)略決策[29]以及公司風險承擔水平[30],故加入企業(yè)第一大股東持股比例表示股東集中度。⑧企業(yè)研發(fā)資金投入比例(invm)。采用企業(yè)研發(fā)支出總額占企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的比例衡量企業(yè)研發(fā)資金投入比例。表1為變量描述性統(tǒng)計。

表1 變量描述性統(tǒng)計

4. 模型設(shè)計

本文采用上市企業(yè)專利被引用次數(shù)作為被解釋變量,構(gòu)建以下基準回歸模型檢驗政府研發(fā)補貼強度和政府非研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響:

此外,借鑒Koenker等[31]所提出的分位數(shù)回歸(quantile regression)思想,以因變量Y的條件分位數(shù)對解釋變量X進行回歸,所得到的分位數(shù)回歸模型結(jié)果更能精準地描述解釋變量X對因變量Y的變量范圍和條件分布形狀的影響,彌補上文所采用的最小二乘法(OLS)回歸存在的不足,構(gòu)建以下分位數(shù)回歸模型:

四、實證分析

1. 基準回歸結(jié)果

表2是基準回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)在未加入解釋變量的列(1)的基礎(chǔ)上,依次加入解釋變量政府研發(fā)補貼強度,得到列(2)～(3),表明在控制其他變量不變的情況下,企業(yè)獲得政府的研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的倒U型影響,即在一定的政府研發(fā)補貼強度下,隨著政府研發(fā)補貼強度提高,企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出也隨之提高,但超過臨界值后,繼續(xù)提高政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出會產(chǎn)生抑制效應(yīng)。此外,在未加入解釋變量的列(1)基礎(chǔ)上,依次加入解釋變量政府非研發(fā)補貼強度,得到列(4)～(5),結(jié)果表明政府非研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出僅存在顯著的負向影響,即提高政府非研發(fā)補貼強度,會抑制企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。最后,考慮到企業(yè)可同時獲得政府的研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼,故加入政府研發(fā)補貼強度和政府非研發(fā)補貼強度以及兩者的二次項,得到列(6)～(8)?？梢园l(fā)現(xiàn)在控制其他變量不變的情況下,列(6)～(8)表明政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出顯著的倒U型影響,而政府非研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出則僅存在負向顯著影響的結(jié)論。綜上可知,企業(yè)獲得政府的研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在不對稱關(guān)系,驗證了研究假設(shè)H1和假設(shè)H2。

表2 基準回歸結(jié)果

2. 分位數(shù)回歸結(jié)果

考慮到不同企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有較大差異,故本文通過加入政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼進行分位數(shù)回歸分析,所得結(jié)果見表3?？紤]到篇幅問題,本文不再展示控制變量的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn),在控制其他變量不變的情況下,在低分位點Q10,僅有政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著促進作用;在分位點Q20,僅有非政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的抑制作用;而在分位點Q30和Q40,發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)補貼強度和非研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出卻表現(xiàn)出線性對稱關(guān)系,不過研發(fā)補貼強度依然對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出有促進作用,而非研發(fā)補貼強度則表現(xiàn)出抑制效應(yīng)。隨著分位點的提高,在Q50～Q90,可以發(fā)現(xiàn),政府研發(fā)補貼強度和非研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出影響,依然表現(xiàn)出非對稱關(guān)系,即政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著倒U型影響,而非研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出則存在線性的負向顯著影響。這表明,對于較低創(chuàng)新產(chǎn)出的企業(yè)而言,政府的研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出影響存在諸多不明確性。不過,隨著分位點的提高,政府的研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出仍表現(xiàn)出非對稱影響,進一步驗證了基準回歸的結(jié)果。

表3 不同政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的分位數(shù)回歸結(jié)果

3. 穩(wěn)健性分析

考慮到所選用的樣本可能存在非隨機,選取變量以及構(gòu)建的模型合理性等問題,本文采取更換變量和更換樣本處理,以及同時更換樣本和變量,并考慮到可能存在的內(nèi)生性問題,使用兩階段最小二乘法(2SLS)進行檢驗,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表4所示。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表4中,列(1)是將企業(yè)研發(fā)資金投入比例(invm)更換為企業(yè)研發(fā)人員投入比例(invp),列(2)是采用上一期的政府研發(fā)補貼強度(prdy)和上一期的政府非研發(fā)補貼強度(prdn)替換當期的政府研發(fā)補貼強度(rdy)和非研發(fā)補貼強度(rdn),列(3)是同時更換政府研發(fā)補貼強度和非研發(fā)補貼強度,以及企業(yè)研發(fā)資金投入比例。從列(1)～(3)結(jié)果看,在替換所選用的變量后,所得回歸結(jié)果均與本文的基準回歸結(jié)果高度吻合,即在控制其他變量不變的情況下,政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出的影響呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系,而非研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出則呈現(xiàn)線性的負向顯著影響。此外,考慮到制造業(yè)樣本在全樣本中所占份額較大,且根據(jù)以往的研究選取制造業(yè)作為代表性樣本,故采用制造業(yè)樣本進行穩(wěn)健性分析,列(4)所得結(jié)論也仍然支持本文的基準回歸結(jié)果,這進一步表明所得的結(jié)論較為穩(wěn)健。

此外,在更換回歸變量或者樣本穩(wěn)健性分析基礎(chǔ)上,也考慮到選取變量和樣本可能存在同時影響結(jié)論以及可能存在內(nèi)生性問題,故采取同時更換變量和樣本、更換方法和變量兩種穩(wěn)健性檢驗。具體而言,在列(1)～(3)的基礎(chǔ)上同時更換變量和樣本,所得結(jié)果為表4的列(5)和列(6),更換變量和工具變量所得結(jié)果為表4的列(7)。可以發(fā)現(xiàn),列(5)是采用上一期的政府研發(fā)補貼強度(prdy)和上一期的政府非研發(fā)補貼強度(prdn)替換當期的政府研發(fā)補貼強度(rdy)和非研發(fā)補貼強度(rdn),列(6)則是將企業(yè)研發(fā)資金投入比例(invm)更換為企業(yè)研發(fā)人員投入比例(invp),所得回歸結(jié)果依然支持本文的基準回歸結(jié)論。另外,考慮到所構(gòu)建的模型可能存在的內(nèi)生性問題,借鑒Clausen[32]和楊洋等[24]的做法,以行業(yè)統(tǒng)計的整體補貼均值作為政府補貼的工具變量,具體做法是選用所有制造業(yè)樣本,統(tǒng)計制造業(yè)細分行業(yè)政府研發(fā)補貼金額和政府非研發(fā)補貼金額,并取對數(shù)得到制造業(yè)細分行業(yè)均值,再采用各企業(yè)取對數(shù)化后的研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼除以取對數(shù)化的制造業(yè)細分行業(yè)研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼均值。選取該工具變量的原因在于:一是該工具變量與本文的解釋變量研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼存在高度相關(guān)性。二是制造業(yè)細分行業(yè)樣本取對數(shù)化的研發(fā)補貼和非研發(fā)補貼取均值再除以各類補貼所得的變量與企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出并無關(guān)聯(lián),即滿足工具變量的外生性。在此基礎(chǔ)上,依次對工具變量進行識別不足和過度識別檢驗,是否為弱工具變量檢驗以及內(nèi)生性檢驗,從兩階段最小二乘法(2SLS)估計結(jié)果得到Kleibergen-Paap rk LM statistic對應(yīng)的p值為0.000,說明不存在識別不足,而過度識別Hansen J statistic所對應(yīng)的p值均大于0.05,說明選用的工具變量均為外生變量。而根據(jù)弱工具變量檢驗的Cragg-Donald WaldF統(tǒng)計量、Kleibergen-Paap rk WaldF統(tǒng)計量均大于5%水平下的臨界值,可認為不存在弱工具變量。列(7)是工具變量回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)在進行弱工具變量和有效性檢驗后,所選用的工具變量通過非弱工具變量檢驗,以及工具變量是具有有效性的,且采用工具變量所得到的回歸結(jié)果也與基準回歸結(jié)果一致,說明本文結(jié)論較為穩(wěn)健和可靠。

4. 異質(zhì)性分析

一方面,考慮到我國不同地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新能力和政府的各類補貼存在明顯差異,將地區(qū)劃分為東部、中部、西部和東北部,所得結(jié)果見表5的列(1)～(4)?？梢园l(fā)現(xiàn),在我國中部地區(qū)和東北部地區(qū),企業(yè)獲得的政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出并沒有顯著影響,在我國西部地區(qū), 則僅有政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著倒U型影響。不過,在東部地區(qū),企業(yè)獲得的政府研發(fā)補貼強度和非研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出則表現(xiàn)出非對稱性影響,即政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著的倒U型影響,而政府非研發(fā)補貼強度對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出則表現(xiàn)出負向顯著影響,所得的結(jié)果與基準回歸一致。

表5 異質(zhì)性分析

另一方面,考慮到所選樣本企業(yè)的差異,將樣本企業(yè)劃分為中小板、創(chuàng)業(yè)板和主板三大類,所得結(jié)果見表5的列(5)～(7)。結(jié)果表明,在中小板企業(yè)樣本中政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著倒U型影響,而政府非研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出并沒有顯著影響。此外,在創(chuàng)業(yè)板樣本中,政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著倒U型影響。最后,對于主板企業(yè)回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),政府研發(fā)補貼強度和非研發(fā)補貼強度表現(xiàn)出線性對稱關(guān)系,即政府研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著正向影響,而政府非研發(fā)補貼強度對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出顯著負向影響。這也進一步說明,上市企業(yè)不同的所屬地區(qū)與所屬板塊,會對不同類型政府補貼與上市企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系產(chǎn)生差異性影響。

五、 研究結(jié)論與政策建議

本文以上市企業(yè)分年度專利被引用次數(shù)作為衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標,評估企業(yè)的政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對以專利市場價值衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,主要得到以下結(jié)論。①基準回歸結(jié)果顯示,企業(yè)獲得政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在非對稱性影響,即政府的研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的倒U型影響,而政府的非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出卻存在線性的負向顯著影響,政府研發(fā)補貼、非研發(fā)補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)非對稱性影響。②分位數(shù)回歸結(jié)果表明,在多數(shù)分位點的企業(yè)獲得的政府補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出依然存在非對稱的影響,包括政府研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在倒U型影響,而非研發(fā)補貼對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在線性的抑制影響。③通過更換樣本、變量以及使用工具變量處理,所得結(jié)果依然與基準回歸結(jié)果一致,表明本文所得的結(jié)論較為可靠。④考慮到樣本企業(yè)存在地區(qū)屬性、上市板塊的差異,故劃分為東部、西部、中部和東北部,以及中小板、主板和創(chuàng)業(yè)板進行異質(zhì)性分析,結(jié)果表明政府不同類型補貼對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在較大差異。

雖然近年中國創(chuàng)新投入和創(chuàng)新專利數(shù)量躍居世界首位,但專利的市場價值因行業(yè)技術(shù)和商用轉(zhuǎn)化存在一定的差異。結(jié)合本研究的結(jié)論,本文從以下兩個方面提出政策建議:第一,對于政府而言,在實施創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略背景下,應(yīng)考慮到專利的市場價值差異,盡可能扶持和發(fā)展擁有高市場價值專利的企業(yè),為其提供稅收減免、政府研發(fā)補貼等。同時,考慮到我國專利的市場價值存在較大差異,存在少部分專利貢獻絕大部分的市場價值,而大部分的專利市場價值并不高的現(xiàn)象,單純以企業(yè)的專利數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新水平并不合理,故政府在制定和實施各類補貼政策時,尤其是對企業(yè)開展研發(fā)補貼時,需更多關(guān)注企業(yè)專利市場價值的重要性,讓更多的政府補貼資金流入到擁有高市場價值專利的企業(yè),有效提高行業(yè)或企業(yè)的創(chuàng)新效率。第二,對于企業(yè)而言,為了獲得更多的市場份額以及提高市場競爭力,需要不斷加大企業(yè)自身的研發(fā)投入力度,積極開展市場價值更高的創(chuàng)新活動,尤其是獲得高質(zhì)量的專利,這不僅有助于增加企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力,也可為企業(yè)獲得更高額的利潤回報。借助于政府給予企業(yè)的各類補貼來分散企業(yè)研發(fā)風險,并結(jié)合自身創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃,努力提高企業(yè)開展高價值創(chuàng)新活動的投入水平,進而奠定企業(yè)在行業(yè)的未來發(fā)展基礎(chǔ)。